Pemanfaatan Metode Recursive Largest First Dalam Penyusunan Shift Kerja Karyawan Pada Rumah Sakit Royal Prima Medan
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Penysusunan jadwal karywan merupakan salah satu komponen penting di setiap perusahaan yang memiliki karyawan yang dalam jumlah benyak. Dimana pada Rumah Sakit Umum Roal Prima memiliki jumlah karyawan 600 orang dengan itulah karyawan yang bersangkutan mengalami kendalah dalam penyusunan jadwal karyawan. Berdasarkan data yang di dapatkan dari karyawan yang bersangkutan mengatakan penyususan penjadwalan kawayan dengan jaumlah 600 orang membutuhkan waktu 1 miggu. Pada penelitian menggunakan metode RLF dalam penysusunan penjadwawaln karyawan. Berdasarkan hasil yang di dapatkan dengan metode yang digunakan adalah pengerjaan penyusunan penjadwalan karyawan denga metode RLF lebih baik dari pada pekerjaan sebleummnya. Dimana pada metode yang sebelummnya harus menunggu waktu seminggu dalam pengerjaan penyusuanan penejadwalan karywan, dengan aplikasi memekau metode RLF ini dapat terselesaikan dalam 1 hari.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it